通常,LoRA 的性能甚至比微调所有层更好,如下面 LoRA 论文的注释表所示。 值得注意的是,LoRA 与其他微调方法正交,这意味着它也可以与 Adapters 或 prefix tuning 相结合。 LoRA & LLaMA 现在,让我们使用 LoRA 来微调 Meta 提出的 LLaMA 模型。 除了用于训练和运行 LLaMA 本身的代码(使用原始的 Meta-LLaMA 权重)...
通常,LoRA 的性能甚至比微调所有层更好,如下面 LoRA 论文的注释表所示。 值得注意的是,LoRA 与其他微调方法正交,这意味着它也可以与 Adapters 或 prefix tuning 相结合。 LoRA & LLaMA 现在,让我们使用 LoRA 来微调 Meta 提出的 LLaMA 模型。 除了用于训练和运行 LLaMA 本身的代码(使用原始的 Meta-LLaMA 权重)...
LoRA比全量微调遗忘更少，尤其在编程领域更为明显。在代码CPT中，LoRA的遗忘曲线基本保持不变，而全量微...
最初的LoRA论文专注于仅对“Q”和“V”注意力矩阵进行微调，并取得了可观的成果，证明了该技术的有效性。但随后的研究表明，对其他层甚至所有层进行微调能够改善效果。我们推测，将LoRA应用于更多的层可以使我们更接近于实现全参数微调的能力。因此，我们选择在所有层上实施LoRA。基础学习率：1e-4 学习率1e-4已...
(resume_from_checkpoint=True)try:# 保存微调模型到文件夹lora_model中model.save_pretrained("lora_model_1.0")# 合并模型,保存为16位hfmodel.save_pretrained_merged("v1.0",# 保存的位置tokenizer,save_method="merged_16bit",)# 将16bit量化成4位gguf# model.push_to_hub_merged("hf/model", tokenizer...
LoRA 旨在显著减少可训参数量，同时保持强大的下游任务性能。本文的主要目标是通过对 Hugging Face 的三个预训练模型进行 LoRA 微调，使之适用于序列分类任务。这三个预训练模型分别是: meta-llama/Llama-2-7b-hf、mistralai/Mistral-7B-v0.1 及 roberta-large。使用的硬件节点数: 1每个节点的 GPU 数: 1GPU ...
提供LoRA微调和全量参数微调代码,训练数据为data/train_sft.csv,验证数据为data/dev_sft.csv,数据格式为"Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。 1.LoRA微调脚本 LoRA微调
且Meta还尝试使用了论文「Scaling Instruction-Finetuned Language Models」中介绍的指令微调方法,由此产生的模型LLaMA-I,在MMLU(Massive Multitask Language Understanding,大型多任务语言理解)上要优于Google的指令微调模型Flan-PaLM-cont(62B) 1.2 代码级解读:LLaMA的模型架构——RMSNorm/SwiGLU/RoPE/Transformer ...
LoRA & LLaMA 现在,让我们使用 LoRA 来微调 Meta 提出的 LLaMA 模型。 除了用于训练和运行 LLaMA 本身的代码(使用原始的 Meta-LLaMA 权重)外,还包含用于使用 LLaMA Adapter 和 LoRA 微调 LLaMA 的代码。 作者建议使用以下操作方法文件: 下载预训练的权重:https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/...
当前快速开始支持的训练方式基于LoRA。LoRA训练相较于其他训练方式(如SFT等)会显著降低训练成本和时间,但大语言模型的LoRA训练效果可能不稳定。 1、准备数据 Tips: 为方便您试用体验Llama 2模型,我们在llama-2-7b-chat-hf的模型卡片中也已经帮您准备了一份默认用于Instruction Tuning的数据集来直接进行微调训练。